区间值属性不完全信息下的数据挖掘

不完全信息下的数据挖掘是一个困难的问题,但它在实际决策中是不可避免的。除空值和层次型概念外,区间值属性的处理是典型的不完全信息问题。本文基于粗集理论和扩张矩阵等理论,首先分析区间值属性的优选是NP问题,然后提出了一种分割极小点区间值属性的启发式决策树生成算法,并构造了概率决策树和模糊决策树,以改进传统决策树数据挖掘方法的不足。     

基于粗糙决策模型和蚁群算法的故障诊断

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,它能在保持信息系统分类能力不变的前提下,有效地进行知识约简;决策树算法可对约简后的决策表进行规则提取,有着直观、能定量分析的优点.提出一种变化趋势关联度来评价条件属性的重要性,建立粗糙决策树故障诊断模型,并在诊断推理中引入一种新的人工智能方法——蚁群算法,来确定决策树的最优检测次序.将其应用于工业精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程中的对二甲苯氧化反应温度的诊断结果表明了提出方法的有效性.     

粗集在决策树优化中的应用

决策树是一种重要的数据开采方法,但构造最优决策树是一个NP困难问题,分析了以往决策树构造方法的不足,并从决策树最优化的观点详细研究了决策树构造过程中的几个重要问题,为防止决策树过细的分支,引入粗糙集中分辨的概念用于符号值属性的分划,并选择遗传算法优化求解,有关连续属性的处理,也给出了类似符号值属性分化的近似最小离散方法,在测试生成过程中还讨论了事例推理接口,基于上述分析,提出了决策树优化算法,这种算法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法。     

一类加权连续属性的多变量决策树构造方法

首先利用粗集理论和模糊聚类理论确定连续多变量属性的选择问题,然后利用聚类中心算法建立等级标准中心以解决连续变量的区间划分问题,其次将等价关系相对泛化的概念用于决策树中多变量检验的构造。最后通过实例说明了本方法是可行的。     

基于汉语手指语字母识别的手指角度模糊融合

以汉语手指语拼音字母为研究对象,根据自行研制的数据手套CAS_Glove上传感器的特点,采用了弯曲传感器和外展传感器先后分别进行模糊融合的策略。针对弯曲传感器的模糊融合,提出一种分类融合方法,分别采用弱t模算子和弱t共模算子,再对其结果进行转换,最后用MICA算子进行弯曲传感器的最终融合。针对外展传感器融合的特点,使用了弱t模算子。通过和其它模糊融合方法的实验对比,证明该方法在数据手套进行角度融合时,优于其它模糊融合方法。     

特定人手机常用汉语语音识别系统的设计与实现

采用自底向上的方式设计并实现了一个特定人 1 0 0 0句手机常用语语音识别系统 .研究和比较了多种语音要素对语音识别系统性能的作用和影响 .用实例演示了汉语半音节语音识别系统的设计思路和实现方法.     

组织协作网与决策树

基于组织基本组成元素(决策者、平台和任务)的定义描述了组织协作网与决策树。通过对组织协作网与决策树的描述分析提出了组织结构设计的新思路:基于决策个体在任务上的协作关系设计最佳的决策树(组织决策的层次结构)。并描述了从组织协作网到决策树的生成过程,对生成过程的求解采用了优化协作树算法。针对案例对决策树的产生进行了求解和分析。     

基于主元分析及粗糙集的多变量决策树构造方法

为解决故障诊断中单一方法难于处理大规模、多变量数据信息的问题,提出了一种利用主元分析方法和粗糙集理论相结合的多变量决策树构造方法.该方法利用主元分析对历史数据进行降维、去噪处理,得到由主元变量组成的决策信息.通过粗糙集理论中核属性和相对泛化的概念对此决策信息进行属性选择和样本集划分,构造出多变量决策树,并建立诊断规则知识库.基于汽轮机发电机组的轴系振动故障分析的实例验证了此方法的正确性,与其他方法相比较具有规模小、诊断规则易于提取的特点.     

连续时间模糊随机系统分析(Ⅰ)——受控连续时间模糊随机系统

是文献［１］的继续,研究了连续时间模糊随机系统理论,讨论并解决了连续时间模糊随机过程作为系统输入时的响应分析和受控连续时间模糊随机系统等基本问题     

一种基于神经网络和决策树相结合的数据分类新方法

提出了一种将神经网络和决策树相结合的数据分类新方法。该方法首先依据属性重要性将属性进行排序,然后通过RBF神经网络进行属性裁减,最后生成决策树,并抽取出规则。与传统的决策树分类方法相比,此方法可依据属性重要性直接生成最小决策树,避免了树的裁减过程,大大加快决策树的生成效率,并进一步提高了规则的预测精度。该方法适用于大规模及高维属性的数据分类问题。     

汉语自动分词的研究现状与困难

汉语自动分词是信息提取、信息检索、机器翻译、文本分类、自动文摘、语音识别、文本语音转换、自然语言理解等中文信息处理领域的基础研究课题。尽管已被研究了二十多年，分词仍然是中文信息处理的瓶颈问题。基于对汉语自动分词研究的现状分析，构建了自动分词的形式化模型，论述了影响分词的诸多因素，分析了分词中存在的两个最大困难及其解决方法。最后指出了目前分词研究中尤其是在分词评测方面存在的问题以及未来的研究工作。     

基于DTW和LVQ网络混合模型的语音识别方法

提出一种基于动态时间规整（DTW）和学习矢量量化（LVQ）神经网络的语音识别方法。该方法用动态时间规整算法先对语音信号进行时间规整，然后通过学习矢量量化神经网络进行语音的分类识别。首先介绍利用动态时间规整和学习矢量量化进行语音识别的基本方法，然后给出DTW／LVQ混合模型的系统结构和学习算法，最后给出三种语音识别算法的实验结果。大量实验表明，混合模型的识别率，皆明显高于单一的动态时间规整和学习矢量量化的识别率。     

基于遗传模糊树的海空对抗无人机智能决策模型

随着人工智能技术的应用领域不断扩大,无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)的自主智能化发展成为目前军事领域的研究热点。其中,UAV的武器智能决策能力是其面临舰艇编队剧烈火力打击时能否顺利完成对海侦察任务的关键条件。针对这一军事应用难点,利用改进的遗传模糊树构建UAV武器智能决策模型,以此实现UAV的智能武器决策：通过设计三模糊子集参数编码法改进参数编码方式,克服了无效编码导致的系统紊乱;采用单、组合场景结合的训练方法改进种群训练方式,提高了决策模型在多样化实战中的适应性。仿真结果表明,所提武器智能决策模型具有较好的有效性和灵活性。     

连续区间值模糊数的相关性

引入了关于连续区间值模糊数的区间度和相关系数的概念 ,从而研究并讨论了它们的一些基本性质 ,这些结果将在模糊模式识别 ,模糊随机过程和决策分析中得到一些应用.     

一种鲁棒特征提取算法的设计和实现

提出了一种用于语音识别的鲁棒特征提取算法,这种算法基于最小方差无失真响应(MVDR)谱估计技术,它在Mel频率尺度上估计MVDR谱,并对得到的MVDR谱进行调制谱滤波,然后提取其倒谱系数作为特征参数。使用这种算法设计了一个抗噪孤立词语音识别系统,在汽车噪声,人群噪声和高斯白噪声三种噪声环境下,与传统算法按多种信噪比做了对比实验。实验结果表明该系统在这三种噪声环境下的识别率均得到了不同程度的提高。     

模糊推理预测方法及其应用

给出了连续论域和离散论域模糊推理预测的一般性方法,并应用连续论域模糊推理预测方法,对中国居民的人均粮食消费量进行预测。     

一种基于证据理论的中国手语单手静态词识别方法

单手静态词是中国手语词汇库的一个重要组成部分,该类词主要借助于单手的固定姿态和手同身体之间的相对位置关系进行表达。结合单手静态词的特点,提出了一种基于D-S证据理论的中国手语单手静态词汇识别方法:利用数据手套CAS_Glove获取手姿信息,借助于视觉和肘部弯曲传感器融合确定出手在人体空间中的相对位置;在对单手词进行模糊特征空间划分的基础上,利用D-S证据理论实现了多种特征匹配结果的融合。为减少计算复杂度,增强系统实时性,对Dempster规则在特定条件下进行了简化,并从理论的角度对其进行了证明。最后通过实验比较证实了该方法的有效性。     

基于霍夫变换的模糊建模研究及其应用

传统TS的建模方法由于其本身的不足,在实际应用中有一定的局限性.本文基于输入输出数据,提出一种基于霍夫变换的改进TS模型,首先确定模糊模型结论部的参数,然后利用聚类方法确定模型前提部的参数,从而建立了非线性系统的模糊模型,仿真结果表明了该方法快速性和有效性.